一种基于深度学习的作业人员识别方法及系统

本发明公开了一种基于深度学习的作业人员识别方法及系统，涉及图像识别技术领域，包括：收集人脸图像数据以及作业人员的正面图像数据，并对人脸图像数据和正面图像数据进行切割分类，得到分类数据；检测并提取分类数据中的特征点；通过特定的人脸对齐算法，基于正面图像数据将特征点对齐到对应的位置，得到样本数据集；将样本数据集作为输入，对改进的深度学习EfficientNet网络进行训练，得到人脸识别模型；将施工现场的图像数据输入到人脸识别模型中，得到作业人员的身份识别结果。本发明通过对施工作业人员进行人脸识别，确保只有相关作业人员才能进入施工现场，从而有效防止未经许可的人员进入施工区域，减少安全风险。